Les entreprises d’aujourd’hui ont pour objectif de rester à l’écoute des besoins en constante évolution de leurs clients. L’enjeu est de taille et prendre les mesures nécessaires pour améliorer leur activité n’est plus une option. Comment atteindre cet objectif apparemment insaisissable en 2021 ? Deux mots : ……Big Data.
Pensez au nombre de services numériques que vous utilisez individuellement. Maintenant, réfléchissez à la fréquence à laquelle vous utilisez ces services. Vous y êtes ?
Vous créez de grandes quantités de données en fonction de votre utilisation. Et ces données, si elles sont utilisées correctement, améliorent votre expérience en ligne.
Ce principe même s’applique également aux entreprises.
Mais de grandes quantités de données peuvent souvent être difficiles à traiter. Elles sont même difficiles à trier, à répertorier, et encore moins faciles à analyser. Alors comment les entreprises peuvent-elles tirer le meilleur parti de leurs données ?
C’est à cela que servent les grandes analyses de données. Big Data Analytics (BDA).
L’analyse de Big Data vous permet d’obtenir des informations précieuses, pertinentes et actualisées. En triant et en analysant de grandes quantités de données de façon très simple et plus rapide que jamais.
Grâce à l’analyse des données, les entreprises peuvent avoir un avantage concurrentiel énorme.
Les entreprises adoptent rapidement l’analyse de Big Data pour tirer le meilleur parti de leurs banques de données. Il n’est donc pas surprenant que le marché des logiciels et services d’analyse de données soit estimé à 103 milliards de dollars d’ici 2023.
Comment fonctionnent l’analyse du Big Data ?
L’analyse de grandes quantités de données est un terme collectif qui désigne des technologies. Multiples et distinctes elles servent à collecter, trier et analyser de grandes quantités de données.
Par exemple, le machine learning (l’apprentissage machine), qui est un type d’Intelligence artificielle permettant de former une machine pour qu’elle soit capable d’apprendre de nouvelles capacités. Elle est l’une des principales technologies impliquées dans l’analyse des big datas. Avec l’apprentissage machine, il devient plus facile de créer des modèles qui peuvent analyser plus de données et fournir une analyse plus fine.
L’exploration de textes est une technologie qui repose sur le machine learning et le traitement du langage naturel (NLP) pour parcourir de grandes portions de texte. Cela permet de découvrir des informations ainsi que la pertinence et la signification de certains termes. Cette technologie s’applique principalement aux services de marketing et de publicité.
L’analyse prédictive utilise quant à elle, des données, un algorithme statistique ainsi que le ML pour déterminer la probabilité de résultats futurs sur la base de données historiques. Cela aide les entreprises à prendre de meilleures décisions en temps réel.
L’exploration de données est une autre technologie qui permet d’examiner de grandes quantités de données pour trouver des tendances et des modèles. Ils pourront ensuite être étudiés pour trouver des stratégies et des méthodes applicables.
Et il y a aussi beaucoup de logiciels impliqués. Hadoop est un logiciel libre et gratuit qui peut stocker de grands volumes de données et les traiter rapidement et avec précision. C’est une technologie clé dans de nombreuses entreprises aujourd’hui grâce à sa rapidité et à sa fiabilité à traiter la big data.
Un marketing bien ciblé avec la Big Data
Grâce à l’utilisation de grandes analyses de données, les entreprises peuvent créer des profils de clients (Personas) pour mieux répondre aux besoins des utilisateurs. Grâce à des profils de clients plus précis, les entreprises sont en mesure d’obtenir un retour d’information constant sur leurs produits et services. Cela permet de découvrir les domaines à améliorer ou à s’adapter pour répondre aux besoins des différentes bases d’utilisateurs.
Les entreprises et les organisations peuvent garantir une expérience harmonieuse sur tous les points de contact (site web, application, totem en boutique, landing page,…) en collectant et en analysant les données des clients. Étant donné que de nombreuses entreprises proposent aujourd’hui plusieurs canaux et plateformes aux clients, ces plateformes peuvent toutes être utilisées pour collecter des données permettant de mieux commercialiser les produits auprès des clients.
Les besoins des clients changent rapidement. Mais avec la BDA, les entreprises sont en mesure de rattraper leur retard, de se nourrir des tendances et des changements en temps réel, et de répondre à ces besoins.
« À une époque où les clients apprécient plus que jamais la personnalisation, les données volumineuses contribuent à améliorer le facteur de communication avec vos clients. »
On peut désormais s’adresser spécifiquement à chaque niche, tout en fournissant un contenu attrayant sur une plate-forme multicanal.
Réduction des coûts et amélioration de la prise de décision
L’analyse des Big Data permet de prévoir les événements futurs en surveillant les tendances antérieures. Ce processus permet d’obtenir des informations précieuses avec lesquelles les entreprises peuvent planifier et prendre des décisions à l’avance.
En planifiant à l’avance les décisions majeures et en analysant leur impact potentiel futur sur la base de données antérieures, les entreprises sont en mesure de réduire les coûts inutiles ou excessifs.
La vitesse entre également en jeu ici. Avec des technologies telles que Hadoop, les entreprises peuvent analyser les informations immédiatement, ce qui leur donne le temps de prendre des décisions adéquates.
De plus, les grandes technologies de données – ainsi que les analyses basées sur le cloud – permettent de réaliser des économies palpables par rapport aux solutions traditionnelles de stockage des données.
L’usage du Big Data renforce la sécurité et les mesures anti-fraude
Un autre avantage de l’analyse des big datas est l’amélioration de la sécurité. La sécurité est essentielle, et les entreprises doivent s’assurer de ne pas la laisser au second plan.
Mais grâce à l’analyse de données volumineuses, vous disposez d’un ensemble d’outils de sécurité pour détecter et éliminer les menaces.
En utilisant une sécurité avancée et des analyses de fraude, les entreprises sont en mesure de protéger leurs opérations contre la fraude et de détecter les menaces à un stade précoce.
L’analyse de la sécurité et de la fraude permet une prévision avancée, qui peut être utilisée pour détecter rapidement une activité frauduleuse et se préparer contre de futures attaques ou événements. Il en va de même pour identifier et suivre ceux qui sont derrière l’activité.
L’analyse de Big Data garantit des réponses rapides à la fraude grâce à des processus de détection des menaces en temps réel, ainsi qu’à des alertes automatisées et programmées.
Améliorer l’expérience du client à travers de multiples canaux
Avec le récent passage à l’Internet, stimulé par la pandémie, de nombreuses entreprises ont dû se concentrer sur la création et l’amélioration de leurs plateformes en ligne. Les clients ont été poussés à se connecter en masse. Il est donc devenu extrêmement important que les entreprises soient prêtes et capables d’offrir une expérience d’achat cohérente, comme elles le feraient habituellement dans un environnement traditionnel de brick and mortar.
*Brick and mortar : désigne une entreprise qui dispose de points de vente physiques. L’expression brick & mortar est souvent employée pour opposer les entreprises physiques aux entreprises qui exercent leur activité exclusivement sur le Web que l’on appelle pure player.
C’est là un autre domaine que les grandes analyses de données permettent d’améliorer : grâce à l’analyse des Big Data, les entreprises sont en mesure d’optimiser leurs opérations pour garantir l’efficacité, ainsi que de répondre aux attentes des clients.
Les entreprises peuvent être dépassées par le rythme rapide des données produites aujourd’hui, surtout lorsqu’une opération devient de plus en plus importante. Il est toutefois bon de prendre du recul et de voir les données pour ce qu’elles sont. Non pas un sous-produit inutile des opérations, mais une mine d’informations qui peuvent vous aider à comprendre les événements passés et à réagir intelligemment aux événements futurs, tout en assurant l’efficacité et la sécurité des opérations.
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